Dans l’enseignement supérieur, la triche était une transgression que les établissements universitaires se targuaient depuis longtemps de détecter et de prévenir — jusqu’à récemment.
Les deux tempêtes que sont la pandémie de COVID et l’arrivée de ChatGPT en 2022 ont semé le chaos dans les méthodes d’évaluation établies de longue date, les étudiants sous-traitant à des plateformes d’IA leurs examens à rendre chez eux, leurs dissertations et même leurs travaux de programmation.
Appelée externalisation cognitive, l’utilisation généralisée de l’IA dans l’enseignement supérieur a créé une crise de confiance entre enseignants et étudiants. Les membres du corps enseignant ne sont plus certains que les travaux remis reflètent la compréhension d’un étudiant, tandis que les étudiants évoluent dans un environnement où les limites entre une aide acceptable et une substitution pure et simple restent floues et sont appliquées de manière inégale.
L’ampleur du problème a été mise en évidence par une récente enquête Inside Higher Ed-College Pulse menée auprès d’étudiants d’universités américaines : elle a établi que 85 % d’entre eux avaient utilisé l’IA dans le cadre de leurs études, notamment pour trouver des idées et se préparer à des quiz, et qu’un quart reconnaissaient avoir utilisé l’IA pour réaliser entièrement des devoirs. Près de 30 % estimaient que les universités devraient repenser les évaluations afin de les rendre plus résistantes à l’utilisation de l’IA, notamment en introduisant des examens oraux.
Alors que les professeurs d’université, exaspérés par leur rôle secondaire de détectives de l’IA, font face à des étudiants galvanisés par une technologie en évolution rapide qu’ils ont résolument adoptée, la solution qui s’est imposée consiste en un mélange de méthodes d’évaluation à l’ancienne pour faire passer les examens, avec notamment le retour des examens manuscrits sur papier, des présentations orales et des évaluations sans appareils, qui privilégient l’explication et le raisonnement aux travaux impeccablement rédigés.
Des évaluations sans IA
Dans une étude menée en 2025 par l’éditeur universitaire Taylor & Francis, des chercheurs ont établi que l’utilisation de l’IA générative dans l’enseignement supérieur avait créé un « problème pernicieux », qui nécessiterait un ensemble de solutions diversifiées.
« Nos résultats montrent que le défi posé par l’évaluation à l’ère de l’IA générative présente les dix caractéristiques des problèmes pernicieux », ont noté les chercheurs en partageant leurs résultats. « Par exemple, il résiste à toute formulation définitive, n’offre que des solutions meilleures ou pires plutôt que des solutions correctes, ne peut être testé sans conséquences et fait peser une responsabilité importante sur les décideurs. »
La recommandation des chercheurs — accorder aux enseignants l’autorisation institutionnelle de concevoir leurs propres systèmes d’évaluation afin de surmonter les difficultés liées aux évaluations produites par l’IA — a suscité plusieurs réponses créatives dans l’enseignement supérieur, qui témoignent de la manière dont l’évaluation des étudiants elle-même est réexaminée à l’ère de l’IA.
Les examens oraux, en particulier, sont devenus un moyen populaire de contourner le problème de l’IA. En présentiel ou en visioconférence, ils obligent les étudiants à expliquer des concepts, à défendre leur raisonnement et à synthétiser le contenu du cours en temps réel, ce qui rend beaucoup plus difficile le recours à ChatGPT ou Claude pour se substituer à leur propre compréhension.
L’attrait des examens oraux pour les professeurs est multiple. Ils permettent aux enseignants de se concentrer sur la compréhension et la réflexion nuancée, en les éloignant concrètement des logiciels peu fiables de détection de l’IA, qui ne font qu’ajouter une couche de frustration à une charge de travail déjà complexe. Dans bien des cas, ils améliorent également la relation entre professeurs et étudiants en supprimant le levier de confrontation que constitue la tentative de prouver une faute après coup.
Cela dit, les examens oraux ne sont pas une solution universelle. En plus d’être difficiles à mettre en place dans les grandes classes, ils sont chronophages et imposent des exigences supplémentaires à un corps enseignant déjà surchargé. Même les partisans reconnaissent qu’ils fonctionnent mieux dans le cadre d’un ensemble plus large de stratégies d’évaluation que comme remplacement intégral des examens traditionnels.
Outre les examens oraux, d’autres solutions de contournement gagnent du terrain. Certains enseignants sont revenus aux contrôles manuscrits en classe, sur des cahiers d’examen, en supprimant complètement l’accès aux appareils. D’autres repensent les devoirs pour mettre l’accent sur les brouillons, les annotations et les séances de résolution de problèmes en direct, qui obligent les étudiants à montrer comment ils sont parvenus à une réponse. Pour certains, réorienter les évaluations vers les présentations, les travaux pratiques et les exercices collaboratifs encadrés s’est révélé efficace pour écarter l’utilisation d’outils d’IA.
Le retour à d’anciennes méthodes d’apprentissage
Les étudiants eux-mêmes semblent plus réceptifs que prévu. Nombreux sont ceux qui déclarent préférer les examens oraux aux contrôles traditionnels, estimant qu’ils sont davantage impliqués et mieux à même de démontrer ce qu’ils savent réellement. Certains utilisent même l’IA de manière constructive, en générant des questions d’entraînement ou des entretiens fictifs plutôt qu’en remettant des travaux produits par l’IA.
Comme l’ont fait valoir des dirigeants de la tech tels que le cofondateur de LinkedIn, Reid Hoffman , l’IA générative met en évidence la fragilité des évaluations fondées sur les devoirs à la maison et faciles à corriger. La volonté d’inciter les universités à concevoir des évaluations plus difficiles à contourner, qui privilégient le raisonnement, l’explication et la compréhension en temps réel, ne débouchera probablement pas sur un système totalement à l’épreuve de l’IA, mais sur un système plus exigeant, qui contraindra l’enseignement supérieur à être plus clair et plus honnête quant à ce que l’apprentissage est censé démontrer dans un monde dominé par l’IA.
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